簡介：心血管疾病嚴(yán)重危害著人類健康它常常由冠狀動脈的狹窄引起目前臨床主要通過醫(yī)生觀察血管造影圖像來診斷病情其缺點(diǎn)是準(zhǔn)確性和客觀性較差結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理和分析技術(shù)本文研究了基于造影圖像的冠狀動脈和左心室計(jì)算機(jī)輔助定量分析方法針對冠狀動脈狹窄的自動分析本文首先利用圖像分割方法將血管結(jié)構(gòu)從造影圖像中提取出來然后提出了一種基于脊線跟蹤的血管路徑線提取方法在用戶輸入待分析血管段的起始和終止位置的基礎(chǔ)上該算法能夠自動找到兩點(diǎn)間的血管路徑線在此基礎(chǔ)上基于最小代價(jià)路徑搜索方法自動提取血管的邊緣線最后利用得到的輪廓計(jì)算出血管的直徑函數(shù)作為病情定量分析的依據(jù)此外左心室功能的變化也是心血管疾病的重要表現(xiàn)因此針對左心室造影圖像本文提出了一種左心室功能的自動定量分析方法通過計(jì)算機(jī)輔助測量給出了左心室的功能參數(shù)

簡介：數(shù)字醫(yī)學(xué)影像為現(xiàn)代醫(yī)療診斷提供了80％的疾病信息來源，是現(xiàn)代醫(yī)院中很多疾病診斷治療的重要參考因素。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，一種新的治療方式遠(yuǎn)程診斷也應(yīng)運(yùn)而生。在這樣的條件下，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS系統(tǒng)）在很多方面體現(xiàn)出了一定的局限性，具體體現(xiàn)在諸如系統(tǒng)功能即時(shí)更新、工作應(yīng)用的范圍拓展以及圖像標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一等方面。本文立足于數(shù)字醫(yī)學(xué)影像的網(wǎng)絡(luò)存儲及通信功能實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)地介紹了利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境建立遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)影像閱片系統(tǒng)的開發(fā)過程。主要內(nèi)容有以下幾部分1）用戶需求以及系統(tǒng)可行性分析、2）系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫選擇及設(shè)計(jì)、3）網(wǎng)站技術(shù)框架選擇與構(gòu)建、系統(tǒng)客戶端及后臺程序開發(fā)、4）系統(tǒng)擴(kuò)展前景。系統(tǒng)重點(diǎn)考慮功能的完整性和實(shí)用性，另外把客戶端的用戶體驗(yàn)也作為工作的一個重點(diǎn)。本文從醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)化的角度全面闡述了數(shù)字醫(yī)學(xué)影像標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一、醫(yī)療物質(zhì)以及人力資源的共享、醫(yī)療技術(shù)的分享以及溝通的重要性及必要性。社會基礎(chǔ)環(huán)境的進(jìn)步推動著傳統(tǒng)的PACS系統(tǒng)由目前采用的CS模式逐步向新型的BS醫(yī)學(xué)影像存儲通信方式過渡，這個過程也將逐漸改善以往系統(tǒng)在兼容性、分布性以及擴(kuò)展性等方面的缺陷。本文以JAVA技術(shù)為平臺，開發(fā)了BS模式的醫(yī)學(xué)影像通訊閱覽系統(tǒng)。

簡介：點(diǎn)擊查看更多基于組件的醫(yī)學(xué)影像處理算法平臺的研究與實(shí)現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點(diǎn)擊查看更多動態(tài)醫(yī)學(xué)平板探測系統(tǒng)與影像增強(qiáng)器電視系統(tǒng)影像質(zhì)量對比.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點(diǎn)擊查看更多醫(yī)學(xué)影像遠(yuǎn)程傳輸及處理技術(shù).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：該文從計(jì)算機(jī)可視化技術(shù)的角度，詳細(xì)論述了放射治療計(jì)劃系統(tǒng)（TPS）的基本原理、實(shí)現(xiàn)過程及其中的關(guān)鍵技術(shù)重點(diǎn)討論了與計(jì)算機(jī)可視化技術(shù)相關(guān)的技術(shù)要點(diǎn)，涵蓋了從計(jì)算機(jī)二維圖像處理到計(jì)算機(jī)三維建模的許多重要概念論文首先介紹了醫(yī)學(xué)影像的獲取和預(yù)處理的方法，包括DICOM標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)影像的圖像增強(qiáng)及圖像校正等內(nèi)容提出了基于邊緣提取、灰度閥值和紋理信息等原理的器官分割方法為了建立三維人體模型，介紹了兩類方法基于輪廓線的方法和基于等值面提取的方法在建立放射劑量場時(shí)，使用了經(jīng)典的MONTECARLO方法最后，詳細(xì)介紹了傳統(tǒng)的等值面提取方法（MARCHINGCUBES），并提出了一種啟發(fā)式搜索的MARCHINGCUBES方法

簡介：第一部分CR床邊胸部攝影X線吸收劑量的相關(guān)性研究目的床邊胸部X線攝影對于臨床的危、急、重癥患者的診斷起到至關(guān)重要的作用尤其是對于重癥監(jiān)護(hù)病房ICU的患者則更是如此。然而床邊胸部X線攝影在給臨床帶來技術(shù)效益的同時(shí)又因被檢者X線吸收劑量的加大、圖像質(zhì)量欠佳而帶來負(fù)面影響。要正確處理醫(yī)患關(guān)系化解醫(yī)患矛盾在對被檢者進(jìn)行床邊胸部X線攝影的同時(shí)同一病房內(nèi)不能移動的其他患者被動吸收X線劑量已提到議事日程上來。為此本文利用計(jì)算機(jī)X線攝影COMPUTEDRADIOGRAPHYCR對床邊胸部進(jìn)行X線攝影的被檢者的吸收劑量進(jìn)行相關(guān)性研究旨在闡明被檢者與其相鄰患者之間的X線吸收劑量之間的差異及其相關(guān)性以及CR與在影像科內(nèi)進(jìn)行高千伏數(shù)字X線攝影DIGITALRADIOGRAPHYDR之間被檢者隨機(jī)吸收劑量之間的差異。對CR床邊攝影合理使用低劑量進(jìn)行測試。資料與方法CR床邊胸部X線攝影采用66KVP～76KVP、64MAS～16MAS進(jìn)行前后臥位攝影。DR胸部X線攝影采用110KVP～140KVP、200MA自動曝光后前站立位進(jìn)行攝影。對床邊被檢者及其最鄰近患者、X線攝影技師的吸收劑量分別測試30例。另外對DR高千伏胸部X線攝影的隨機(jī)吸收劑量檢測38例。CR床邊胸部X線攝影低劑量曝光低于68KV、10MAS與大劑量曝光量高于68KV、10MAS測試82例。對所有檢測的吸收劑量利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS100版本進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。CR床邊胸部X線攝影被檢者與其最鄰近患者、X線攝影技師之間X線吸收劑量采用KRUSKALWAILLIS檢驗(yàn)；最鄰近患者、X線攝影技師與被檢者之間X線吸收劑量的相關(guān)性采用SPEARMAN相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析；CR床邊胸部X線攝影與DR高千伏胸部X線攝影之間X線隨機(jī)吸收劑量采用MANNWHITNEYU檢驗(yàn)。CR床邊胸部X線攝影大劑量曝光與低劑量曝光之間X線隨機(jī)吸收劑量采用MANNWHITNEYU檢驗(yàn)。結(jié)果CR床邊胸部X線攝影被檢者與其最鄰近患者、X線攝影技師之間X線吸收劑量P0000005表明還不能認(rèn)為兩者之間存在相關(guān)關(guān)系。被檢者與其X線攝影技師之間X線吸收劑量SPEARMAN相關(guān)系數(shù)R0331P0074005表明還不能認(rèn)為兩者之間存在相關(guān)關(guān)系。CR床邊胸部攝影與DR高千伏胸部攝影之間X線隨機(jī)吸收劑量P0604005表明無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。CR床邊胸部攝影大劑量曝光與低劑量曝光之間X線隨機(jī)吸收劑量P0000結(jié)論在CR床邊胸部X線攝影時(shí)同一病房內(nèi)的其他患者能暫時(shí)離開的要回避主要是同一病人的多次照射的累積劑量和相鄰兩位病人均需要拍攝床邊時(shí)的吸收劑量將有可能上升；如果因病情不能離開病房的病人因影響不大也不用有思想負(fù)擔(dān)。X線攝影技師因長期從事放射性工作有必要加強(qiáng)自身防護(hù)要充分拉開距離及各種屏蔽。盡管CR床邊胸部X線攝影與DR高千伏胸部X線攝影之間被檢者的隨機(jī)吸收劑量不存在差異但前者所付代價(jià)明顯尤其是CR床邊胸部X線攝影的圖像質(zhì)量總體上還是遜色于DR高千伏胸部X線攝影。因此在病情允許的情況下建議被檢者還是到影像科進(jìn)行DR胸部高千伏X線檢查。應(yīng)做到合理使用低劑量。第二部分DR雙能量減影胸部X線吸收劑量的相關(guān)性研究目的數(shù)字X線攝影DIGITALRADIOGRAPHYDR胸部雙能量減影在診斷氣胸、肺結(jié)節(jié)及結(jié)節(jié)內(nèi)鈣化、肋骨骨折、冠狀動脈鈣化等方面起到了一定的作用。然而它在給臨床帶來技術(shù)效益的同時(shí)又因被檢者X線吸收劑量加大而帶來負(fù)面影響。為此本文從X線吸收劑量的角度來探討胸部DR雙能量減影DUALENERGYSUBTRACTIONDES與DR高千伏X線攝影、DR亞高千伏X線攝影以及胸部常規(guī)CT掃描、低劑量胸部CT掃描被檢者X線吸收劑量之間的差異從劑量學(xué)角度闡明胸部影像學(xué)檢查程序。資料與方法72例胸部采用DR雙能量減影、DR高千伏X線攝影以及CT掃描。DR雙能量減影采用140KV、320MA60KV、500MA自動曝光以及110KV、320MA60KV、500MA自動曝光進(jìn)行后前站立位X線攝影。DR高千伏X線胸部攝影采用140KV、200MA與亞高千伏采用110KV、200MA自動曝光后前站立位進(jìn)行攝影。常規(guī)CT胸部掃描采用120KV～130KV進(jìn)行掃描。低劑量CT胸部掃描采用110KV進(jìn)行掃描。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS100版本對其X線吸收劑量進(jìn)行評價(jià)。檢測吸收劑量的多組間比較采用單因素方差分析法總體比較采用WELCH近似方差分析；計(jì)算LEVENE統(tǒng)計(jì)量視方差齊性；兩兩組間比較視方差齊同情況選用LSD檢驗(yàn)方差齊或TAMHANEST2檢驗(yàn)方差不齊P結(jié)果方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果LEVENE統(tǒng)計(jì)量為4962對應(yīng)的P值0002005表明無顯著性差異；雙能量減影技術(shù)的被檢者吸收劑量與DR胸部高千伏X線攝影及胸部CT檢查之間P結(jié)論本文從劑量學(xué)角度得出DR雙能量減影與DR高千伏胸部X線攝影以及CT胸部掃描之間被檢者的隨機(jī)吸收劑量存在顯著差異且DR雙能量減影被檢者的隨機(jī)吸收劑量介于DR高千伏胸部X線攝影、低劑量胸部CT掃描與常規(guī)CT胸部掃描之間。因此在病情允許的情況下建議DR雙能量減影可以作為DR高千伏胸部X線攝影的一種補(bǔ)充適度地應(yīng)用DR雙能量減影技術(shù)同時(shí)可將部分疾病采用胸部低劑量CT掃描以從整體上降低被檢者的隨機(jī)吸收劑量做到合理使用低劑量。

簡介：點(diǎn)擊查看更多醫(yī)學(xué)影像知識庫系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

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簡介：醫(yī)療診斷設(shè)備極大地提高了人類獲取自身信息的能力推動了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展這些設(shè)備獲得的信息主要以圖像的形式存在因此對這些圖像的處理就成了充分發(fā)揮其效果的關(guān)鍵由于其成像方式的共同特點(diǎn)我們把這些來自各種醫(yī)療診斷設(shè)備的圖像統(tǒng)稱為醫(yī)學(xué)影像隨著科技的發(fā)展在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)研究的各個領(lǐng)域都出現(xiàn)了很多新方法該文主要針對醫(yī)學(xué)影像處理中的分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像分割算法平臺其目的在于為分割算法的研究人員提供一個算法集成的平臺以避免重復(fù)工作為工程技術(shù)人員提供一個接口統(tǒng)一、靈活易用的算法包為醫(yī)務(wù)人員提供一個選擇多樣、簡單易用的應(yīng)用程序該文首先概要介紹了醫(yī)學(xué)圖像、以及醫(yī)學(xué)圖像分割的特點(diǎn)然后介紹了醫(yī)學(xué)影像分割平臺的總體框架設(shè)計(jì)及設(shè)計(jì)準(zhǔn)則最后重點(diǎn)描述了各個分割算法包及其插件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)該文主要有如下貢獻(xiàn)1應(yīng)用設(shè)計(jì)模式的思想提出了一種開放的、統(tǒng)一的分割算法開發(fā)包設(shè)計(jì)框架2實(shí)現(xiàn)了部分主流分割算法目前分割算法包中提供的分割算法主要有FASTMARCHING算法、LEVELSET算法、LIVEWIRE算法、種子點(diǎn)生長算法、交互式分割算法和閾值分割算法3實(shí)現(xiàn)了部分分割插件分割算法包為用戶提供了一個開發(fā)包而與其相對應(yīng)的分割插件則為發(fā)割過程提供了一個用戶界面和人機(jī)交互平臺目前分割算法平臺主要提供了與分割算法開發(fā)包中的分割算法相對應(yīng)的分割插件目前醫(yī)學(xué)影像分割算法開發(fā)包已經(jīng)被集成在我們實(shí)驗(yàn)室近期研發(fā)的集成化醫(yī)學(xué)影像算法平臺MITKMEDICALIMAGETOOLKIT中與分割算法包相對應(yīng)的分割插件也集成在了三維醫(yī)學(xué)影像處理平臺3DMED中它們都已經(jīng)在INTER網(wǎng)上面向國內(nèi)外免費(fèi)發(fā)行相關(guān)科研人員可以下載并進(jìn)行二次開發(fā)

簡介：Y957189同等學(xué)力申請碩士學(xué)位論文2006屆基于小波的醫(yī)學(xué)影像處理及其傳輸系統(tǒng)研究RESEARCHOFTHEMEDICALIMAGEPROCESSINGANDTRANSMITTINGSYSTEMBASEDONWAVELET研究生姓名指導(dǎo)教師姓名專業(yè)名稱研究方向論文提交日期李浩汪一鳴教授通信與信息系統(tǒng)計(jì)算機(jī)通信2006年5月墾竺竺苧生竺堡竺鰉翌壁里豎竺型G竺呈竺型型壁壘壁RESEARCHOFTHEMEDICALIMAGEPROCESSINGANDTRANSMITTINGSYSTEMBASEDONWAVELETABSTRACTALONGWITHTHEQUICKDEVELOPMENTOFTHEMEDICALANDHEALTHUNDERTAKINGOFOURCOUNTRY，THEMATERIALCIRCUMSTANCEOFTHEMEDICALTREATMENTHAVEIMPROVEDQUICKLY，MEDICALIMAGEPROCESSINGSYSTEMSALEBEINGUSEDMOLEANDMOLEINMODERNHOSPITALSBUTBECAUSEOFTHERESTRICTOFTHEECONOMICLEVELANDNOGOODSOLUTIONOFSOMEPIVOTALTECHNIQUE，THELESEARCHANDAPPLICATIONARESTILLINTHEEARLYSTAGEESPECIALLY，THEIMAGEPROCESSINGFUNCTIONSAREWEAKINTHEMEDICALIMAGEPROCESSINGSYSTEMSTHATAPPLYINGINHOSPITALS，ANDONLYTRADITIONALIMAGEPROCESSINGMETHODSOFSPACEFIELDANDFREQUENCYFIELDAREADOPTEDINVIEWOFTHEDEFECTSOFTHEM，WEHAVEDESIGNEDATERRACEOFMEDICALIMAGEPROCESSINGANDTRANSMITTINGSYSTEMINTHESYSTEM，WEUSEDSANANDDATABLETOSTOREIMAGEDATA，ANDDESIGNEDPROGRAMMINGTOTRANSMITIMAGEDATAONLOCALAREANETWORKTHENWERESEARCHEDTHEMEDICALIMAGEENHANCEMENTUSINGWAVELETTRANSFBNNFORACTUALMEDICALIMAGEANDCOMPAREDTHERESULTTOTHATOFTRADITIONALMETHODSTHECOMPARISONSSHOWTHATTHEMETHODOFWAVELETTRANSFORILLJSBETTERTHAN仃ADJTIONA】METHODSINTHEMEDICALIMAGEENHANCEMENTKEYWORDSWAVELETTRANSFORM；IMAGEENHANCEMENT；IMAGETRANSMITTING；MEDICALIMAGEIIWRITTENBYSUPERVISEDBYLIHAOWANGYIMING

簡介：隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的蓬勃發(fā)展，精度高、成像快的數(shù)字醫(yī)學(xué)影像設(shè)備不斷涌現(xiàn)，在此技術(shù)支撐基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)的計(jì)算機(jī)輔助診斷COMPUTERAIDEDDIAGNOSIS，CAD系統(tǒng)正在迅速普及，并在實(shí)際臨床診斷上得到應(yīng)用。計(jì)算機(jī)輔助診斷是通過利用計(jì)算機(jī)對數(shù)字醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行處理分析，從而獲得對醫(yī)生的臨床診斷決策具有實(shí)際參考價(jià)值的輔助信息SECONDOPINION的一種方法，輔助信息既包括檢測到的異常信息，也包括組織器官的正常信息。計(jì)算機(jī)輔助診斷是一項(xiàng)復(fù)雜的過程，這個過程包括影像增強(qiáng)、分割、病變區(qū)域檢測、三維顯示等多個基本流程，在一些計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中還提供了虛擬內(nèi)窺鏡功能。通過這些功能模塊可以為醫(yī)生提供各種需求，達(dá)到輔助診斷的目的。計(jì)算機(jī)輔助診斷需要多學(xué)科的綜合知識，如模式識別、數(shù)據(jù)庫管理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)以及醫(yī)療實(shí)踐等，因此，攻克并掌握輔助診斷中所涉及的相關(guān)技術(shù)，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的計(jì)算機(jī)輔助診斷產(chǎn)品，將會應(yīng)用于多個領(lǐng)域，并將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)與社會效益，本文以CR圖像和CT圖像為數(shù)據(jù)源，以肺部組織器官為主要研究對象，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求對CAD中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究與開發(fā)，并取得了較好的應(yīng)用價(jià)值。首先本文對CR肺部圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行了研究，提出一種基于小波變換的自適應(yīng)閾值去噪算法。利用小波變換將CR圖像變換到頻域，在頻域中自動確定小波系數(shù)去噪閾值，利用雙閾值模型對小波系數(shù)進(jìn)行處理，最終達(dá)到了對CR圖像的增強(qiáng)。通過該算法處理，CR圖像中由細(xì)節(jié)產(chǎn)生的信息得到了增強(qiáng)，噪聲得到了較好的抑制，使得圖像在增強(qiáng)與噪聲抑制之間達(dá)到一個很好的平衡。接著針對肺實(shí)質(zhì)分割問題本文提出一種交互式分割方法。該方法首先利用改進(jìn)的LIVEWIRE方法對關(guān)鍵層圖像進(jìn)行分割，然后利用基于距離變換的非線性形狀插值方法對中間層進(jìn)行輪廓插值，最終完成整個分割任務(wù)，實(shí)驗(yàn)表明該方法對于復(fù)雜的人體組織和器官都可以獲得滿意的分割結(jié)果。對于三維透明顯示問題提出了一種基于包圍盒的非線性透明顯示方法，利用該模型可以克服基于Z分量簡單非線性透明模型的缺點(diǎn)，解決了Z分量法非線性透明顯示模型在成像時(shí)物體顯示效果梯度變化劇烈、輪廓邊緣出現(xiàn)邊緣過亮等問題，能夠得到較好的三維透明顯不效果。在用本文改進(jìn)的交互式分割方法對肺實(shí)質(zhì)區(qū)域進(jìn)行提取后，針對肺區(qū)域中結(jié)節(jié)檢測問題，提出一種基于偏微分方程的圓形濾波和矩不變分析相結(jié)合的檢測算法。首先建立圓的高斯數(shù)學(xué)模型，然后從各向異性平滑方程推出圓形濾波器，在不同尺度上對圖像進(jìn)行圓形濾波，根據(jù)HESSIAN矩陣推出高斯圓方程特征值的特性，以此作為在不同尺度濾波圖像上進(jìn)行圓形檢測的依據(jù)，得到疑似結(jié)節(jié)區(qū)域。該算法可以對二維空間CT圖像中的線形對象比如一些血管和氣管進(jìn)行濾除，從而使得肺組織中的非圓形狀干擾得到抑制。在得到疑似結(jié)節(jié)后，利用矩不變方法進(jìn)行局部形狀的分析，抑制了大量孤立象素點(diǎn)的干擾，準(zhǔn)確得到疑似結(jié)節(jié)局部輪廓，為后續(xù)結(jié)節(jié)的特征計(jì)算和分類奠定了較好的基礎(chǔ)。最后針對虛擬內(nèi)窺鏡自動漫游技術(shù)進(jìn)行了研究。以肺部氣管為例，采用管狀器官的圓柱狀近似方法進(jìn)行加速漫游。首先利用基于雙距離場的三維中心路徑提取算法進(jìn)行中心路徑提取，然后采用管狀器官圓柱狀近似的方法，將中心路徑用多個近似的圓柱體代替，用距離變換代替歐式距離公式近似計(jì)算圓柱體的軸和半徑，將最后生成的圓柱狀結(jié)構(gòu)用于計(jì)算穿越空的空間光線片段，最終達(dá)到對繪制方法的加速，該算法大量節(jié)省了體繪制的時(shí)間，提高了漫游的實(shí)時(shí)性。

簡介：點(diǎn)擊查看更多醫(yī)學(xué)影像存檔與傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及關(guān)鍵性技術(shù)的實(shí)現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：軍醫(yī)進(jìn)修學(xué)院解放軍總醫(yī)院碩士學(xué)位論文胰島素瘤術(shù)前醫(yī)學(xué)影像學(xué)檢查方法的優(yōu)化姓名王保富申請學(xué)位級別碩士專業(yè)外科學(xué)（肝膽外科學(xué)）指導(dǎo)教師劉榮20120524軍醫(yī)進(jìn)修學(xué)院碩士學(xué)位論文THEOPTIMIZATIONOFTHEMEDICALIMAGINGINTHEPREOPERATIVELOCALIZATIONOFTHEINSULINOMAABSTRACTBACKGROUNDTHEMAJORITYOFPRIMARYPANCREASPCELLENDOCRINALTUMORINSULINOMAAREBENIGN，SMALLANDINTRAPANCREATICPREOPERATIVELOCALIZATIONISIMPORTANTANDNECESSARYTOPLANTHESURGICALMANAGEMENTTHEPURPOSEOFTHISSTUDYARETOEXPLORETHEADVANTAGEOFTHECOMBINEDAPPROACHOFMRI，CTAND99MTCOCTREOTIDESPECT／CTANDTHECOMBINEDAPPROACHOFTHECONTRASTENHANCEDULTRASONOGRAPHYCEUSANDENDOSCOPICULTRASOUNDEUSINTHEPREOPERATIVELOCALIZATIONOFINSOLINOMA，TOEXPLORETHETECHNOLOGICALPROCESSOFTHECOMBINEDAPPROACHESINPREOPERATIVEDETECTIONOFINSULINOMAMETHODS1THERETROSPECTIVEANALYSISISABOUTTHETHIRTYTHREEINSTANCESBETWEENJANUARY2007ANDJANUARY2010THEPATIENTSWITHCLINICALANDBIOCHEMICALSIGNSOFPANCREATICINSULINOMAUNDERWENTCWEUSANDCEUSTHEACCURACYOFPREOPERATIVEDIAGNOSESLOCATIONOFTHELESIONSWEREEVALUATEDANDCOMPAREDBETWEENTHECOMBINEDAPPROACHOFCEUSANDEUS2THEEIGHTEENPATIENTSWITHCLINICALANDBIOCHEMICALLYDIAGNOSISINOURHOSPITALBETWEENJANUARY2010ANDSEPTEMBER2011WEREINCLUDEDINTHISSTUDYTHESPECTSCANSWEREFUSEDWITHCTSCANSUSINGAVACUUMFIXATIONDEVICETHE99MTCOCTREOTIDESPECT／CT，CONTRASTENHANCEDCTANDMRLWEREUNDERTAKENINPATIENTSTHEACCURACYOFPREOPERATIVEDIAGNOSESLOCATIONOFTHELESIONSWEREEVALUATEDRESULTS1OFTHE33PATIENTSWITHBIOCHEMICALLYDIAGNOSISTREATEDSURGICALLY，ALLHADCTWITHSUCCESSFULLOCALISATIONIN18545％、BYCTTHIRTYTHREEHADTHECOMBINEDAPPROACHOFCEUSANDEUSTHIRTYPATIENTS909％WASLOCALIZEDSUCCESSFULTHEANALYSISSHOWEDTHATTHEACCURACYHADASIGNIFICANTDIFFERENCEBETWEENTHECOMBINEDAPPROACHANDCTPO052EIGHTEENINSTANCESOFBIOCHEMICALLYAND／ORHISTOLOGICALLYPROVENINSULINOMAWEREIDENTIFIEDANDTREATEDSURGICALLYOFTHE18TREATEDSURGICALLY，ALLHADCTANDMRLWITHSUCCESSFULLOCALIZATIONIN10556％BYCTAND13722％’

簡介：MRI和CT等醫(yī)學(xué)影像分析，可以為臨床診斷提供直觀的參考依據(jù)，具有十分重要的意義。醫(yī)學(xué)圖像分析涉及圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像可視化等處理。其中圖像分割是一切分析的基礎(chǔ)，對產(chǎn)生正確的判斷和分析具有重要作用。本文主要研究醫(yī)學(xué)影像MRI和CT圖像中非均勻目標(biāo)的提取問題。這類圖像具有邊緣模糊、內(nèi)部特征復(fù)雜等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的圖像分割方法很難取得理想效果。基于水平集的活動輪廓模型具有抗噪性能強(qiáng)、數(shù)值求解穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割、三維重建等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的活動輪廓模型，存在分割速度慢、對初始化位置敏感等特點(diǎn)，對一些灰度非均勻、邊緣模糊的目標(biāo)分割效果不理想。本文在對傳統(tǒng)活動輪廓模型深入研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合CV模型和LBF模型的優(yōu)點(diǎn)，研究改進(jìn)后形成一些新的活動輪廓模型算法，能較好解決本文所涉及的一些醫(yī)學(xué)影像中灰度非均勻目標(biāo)的提取。本論文主要工作如下（1）在對CV模型和LBF模型研究的基礎(chǔ)上，將兩者融合形成一種改進(jìn)的、基于區(qū)域和水平集表示的活動輪廓模型。在改進(jìn)的模型中，定義了一個含有局部灰度擬合規(guī)則項(xiàng)和輔助的全局灰度擬合規(guī)則項(xiàng)的能量函數(shù)。該模型利用圖像中局部和全局灰度信息，驅(qū)動輪廓曲線演化，并允許靈活的初始化位置。大量的醫(yī)學(xué)圖像分割實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的活動輪廓模型能夠準(zhǔn)確提取灰度不均勻目標(biāo)。（2）在對CV模型和演化曲線內(nèi)外密度函數(shù)BHATTAYYA距離函數(shù)的研究基礎(chǔ)上，提出了一個改進(jìn)的CV模型。改進(jìn)的模型是依據(jù)圖像的全局密度函數(shù)，較之CV模型，改進(jìn)的模型在擬合項(xiàng)FC中增加密度距離規(guī)則，使每個分割區(qū)域內(nèi)部非均勻性與不同區(qū)域間的距離達(dá)到一種平衡。在水平集函數(shù)中，執(zhí)行新的曲線演化流，達(dá)到靈活驅(qū)動輪廓曲線朝向合理的邊界移動的目的。本文提出的曲線演化流，可使錯誤率降到最低。大量的分割實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，改進(jìn)的CV模型可以較好的分割醫(yī)學(xué)影像圖像中非均勻目標(biāo)。